feat(ml): auto-commit con 14 cambios

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-13 01:22:02 +02:00
parent 88b5b27dc0
commit aec5d82011
14 changed files with 1302 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+id: 0082
+title: Compilar binario `sd` (stable-diffusion.cpp) para sdcli_generate_go_ml
+status: pendiente
+priority: media
+created: 2026-05-13
+type: feature
+related_components: [functions/ml/sdcli_generate.go, functions/ml/sdcli_resolve_binary.go, projects/imagegen]
+---
+
+## Objetivo
+
+Compilar el binario `sd` de [leejet/stable-diffusion.cpp](https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp)
+con backend CUDA en este host (WSL2 + RTX 3070) e instalarlo en `$PATH`. Habilita
+los tests reales de `sdcli_generate_go_ml` y el wrapper Go subprocess (Ola 3.C ya
+construido pero con tests en `skip` por falta de binario).
+
+## Contexto
+
+- Funcion Go `sdcli_resolve_binary_go_ml` busca `sd` o `sd-cli` en `$PATH`.
+- `sdcli_generate_go_ml` orquesta args via `genconfig_to_sdcli_args_go_ml`, lanza
+  subproceso con `subprocess_stream_go_core`, parsea progreso con
+  `sdcli_parse_progress_go_ml`, lee PNG de salida.
+- Tests `TestSdcliResolveBinary_NotFound`, `..._Hint` pasan; `TestSdcliGenerate_RequiresBinary`
+  hace `t.Skip()` porque `sd` no existe en `$PATH`.
+- Backend `sdcpp_python_load_py_ml` ya validado con SD Turbo (CPU, 27s/imagen).
+  El binario Go nativo deberia ser comparable o mejor con CUDA.
+
+## Arquitectura
+
+Archivos NUEVOS sugeridos:
+
+- `bash/functions/infra/build_sd_cpp.sh` + `.md` — funcion del registry que clona y
+  compila stable-diffusion.cpp con flags configurables (`-DSD_CUDA=ON`, `-DSD_FLASH_ATTN=ON`,
+  `-DSD_FAST_SOFTMAX=ON`). Idempotente.
+- `bash/functions/infra/install_sd_cpp_bin.sh` + `.md` — copia el binario compilado
+  a `~/.local/bin/sd` o equivalente en `$PATH`.
+
+NO modificar:
+- `functions/ml/sdcli_*.go` — su contrato no cambia, solo se desbloquea el path feliz.
+
+## Tareas
+
+1. Compilacion
+   1.1. Clonar `https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp` en `sources/stable-diffusion.cpp/`.
+   1.2. Verificar requisitos: `cmake >= 3.18`, `gcc`, CUDA toolkit (instalable con
+        `cuda_toolkit_check_bash_infra`). Si CUDA toolkit falta, instalarlo o
+        documentar pasos manuales.
+   1.3. Crear `bash/functions/infra/build_sd_cpp.sh` que:
+        - Acepta flag `--backend cuda|cpu|vulkan`
+        - cmake -B build -DSD_CUDA=ON (segun flag)
+        - cmake --build build -j
+        - Verifica que `build/bin/sd` o `build/sd` existe.
+   1.4. Crear `bash/functions/infra/install_sd_cpp_bin.sh` que copia `sd` a
+        `~/.local/bin/` y verifica `command -v sd`.
+
+2. Smoke test
+   2.1. Ejecutar `sd --version` desde Go: `SdcliResolveBinary("")` debe encontrarlo.
+   2.2. Generar 1 imagen con SD Turbo `.safetensors` y comparar tiempo vs
+        `sdcpp_python` (esperado: similar o mejor con CUDA).
+
+3. Indexar
+   3.1. `./fn index` y verificar 2 funciones nuevas.
+
+4. Cleanup
+   4.1. Re-run `CGO_ENABLED=1 go test -tags fts5 -run TestSdcliGenerate ./functions/ml/`
+        — `TestSdcliGenerate_RequiresBinary` debe pasar sin skip.
+
+## Ejemplo de uso
+
+```bash
+fn run build_sd_cpp --backend cuda
+fn run install_sd_cpp_bin
+sd --help                    # ya en PATH
+./fn doctor ml               # sd_cli debe pasar a "ok"
+```
+
+## Decisiones
+
+- **Compilar en `sources/`** (gitignored) — no commitear binario.
+- **Instalar en `~/.local/bin/`** — sin sudo, en `$PATH` por defecto en shells.
+- **Backend CUDA preferido** — esta maquina tiene RTX 3070 (8GB). CPU es fallback.
+
+## Prerequisitos
+
+- Issues 3.B/3.C completados (sdcpp_python + sdcli go scaffolding).
+- Modelo SD Turbo en vault (ya esta).
+
+## Riesgos
+
+- CUDA toolkit no instalado: `nvcc` ausente segun `fn doctor ml`. Mitigacion:
+  fallback CPU (`-DSD_CUDA=OFF`) o instalar toolkit primero.
+- API rota entre versiones de `sd`: pinear release concreto (tag git) en el script.
+- Binario grande (~200MB con CUDA libs estaticas): vale, sources/ esta gitignored.